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面向稀土矿区高光谱精细分类的多层注意力卷积神经网络模型
1
作者
范晓勇
李恒凯
+3 位作者
刘锟铭
王秀丽
于阳
李潇雨
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025年第9期2666-2675,共10页
离子吸附型稀土矿是重要的战略资源,长期的粗放式开采导致矿区地表覆盖遭到严重破坏,生态环境面临严重挑战。准确精细的土地利用信息是矿区生态恢复和过程监管的重要基础,利用高光谱影像获取土地利用信息被认为是准确监测大范围矿区的...
离子吸附型稀土矿是重要的战略资源,长期的粗放式开采导致矿区地表覆盖遭到严重破坏,生态环境面临严重挑战。准确精细的土地利用信息是矿区生态恢复和过程监管的重要基础,利用高光谱影像获取土地利用信息被认为是准确监测大范围矿区的有效手段。然而,稀土矿区的地物复杂性和高光谱图像的信息冗余给其精细分类带来了挑战。本研究构建了一种基于面向对象思想和多层注意力卷积神经网络的稀土矿区精细分类方法。首先利用尺度参数估计模型定量分析了稀土矿区影像的多层次最优分割尺度,并获取了分割影像中的光谱、指数、纹理、几何4类影像特征,然后基于距离可分性分析得到了最优特征组合,在此基础上应用多层注意力卷积神经网络(OCTC)模型完成分类,该模型由一维卷积神经网络(1D-CNN)改进而来,通过引进Transformer和CBAM提升模型的特征提取能力和整体分类精度。为验证方法的有效性,以“珠海一号”高光谱遥感影像作为数据源,以江西赣南岭北稀土矿区作为研究区域进行实际验证,并与KNN、RF和1D-CNN分类方法进行精度对比分析。结果表明,该分类方法有效避免了椒盐现象的出现,分类整体性好,并且改进后的多层注意力卷积神经网络模型获得了最佳的分类精度,其总体精度可达88.11%,较其他分类方法提高1.22%~8.84%,Kappa系数提高了0.0159~0.1090。该方法能为稀土矿区的土地利用精细化分类与生产监测、环境保护管理提供方法借鉴与科学参考。
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关键词
面向
对象
-
卷积
神经网络
珠海一号
高光谱遥感
离子型稀土
土地利用
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职称材料
融合对象影像分析和OCNN的耕地变化检测
被引量：
7
2
作者
徐志红
关元秀
+2 位作者
王善华
容俊
唐紫晗
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2022年第5期15-22,共8页
针对变化检测常用的面向对象影像分析(object based image analysis,OBIA)技术中规则数量巨大、时空普适性差、深度学习方法样本获取困难且精度难以满足工程化需求的现状,提出了一种将面向对象影像分析和对象卷积神经网络(object convol...
针对变化检测常用的面向对象影像分析(object based image analysis,OBIA)技术中规则数量巨大、时空普适性差、深度学习方法样本获取困难且精度难以满足工程化需求的现状,提出了一种将面向对象影像分析和对象卷积神经网络(object convolutional neural network,OCNN)相结合的耕地变化检测方法。以基期(T_(1))耕地矢量为约束条件,当期(T_(2))高分辨率影像OCNN土地覆被分类结果为主要判断依据,结合知识规则,进行耕地地块层和对象层变化检测。为了验证本文提出的耕地变化检测方法的有效性,采用两个实验区域,将OCNN分别与卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、VGG(visual geometry group)检测结果进行比较。结果表明,该方法在效率和精度上都显著优于基于CNN与VGG网络的方法。
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关键词
耕地
深度学习
面向
对象
影像分析
对象卷积神经网络
变化检测
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职称材料
题名
面向稀土矿区高光谱精细分类的多层注意力卷积神经网络模型
1
作者
范晓勇
李恒凯
刘锟铭
王秀丽
于阳
李潇雨
机构
江西理工大学河流源头水生态保护江西省重点实验室
江西省地质局地理信息工程大队
江西理工大学经济管理学院
出处
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025年第9期2666-2675,共10页
基金
国家自然科学基金项目(42161057)
江西省自然科学基金重点项目(20232ACB203025)资助。
文摘
离子吸附型稀土矿是重要的战略资源,长期的粗放式开采导致矿区地表覆盖遭到严重破坏,生态环境面临严重挑战。准确精细的土地利用信息是矿区生态恢复和过程监管的重要基础,利用高光谱影像获取土地利用信息被认为是准确监测大范围矿区的有效手段。然而,稀土矿区的地物复杂性和高光谱图像的信息冗余给其精细分类带来了挑战。本研究构建了一种基于面向对象思想和多层注意力卷积神经网络的稀土矿区精细分类方法。首先利用尺度参数估计模型定量分析了稀土矿区影像的多层次最优分割尺度,并获取了分割影像中的光谱、指数、纹理、几何4类影像特征,然后基于距离可分性分析得到了最优特征组合,在此基础上应用多层注意力卷积神经网络(OCTC)模型完成分类,该模型由一维卷积神经网络(1D-CNN)改进而来,通过引进Transformer和CBAM提升模型的特征提取能力和整体分类精度。为验证方法的有效性,以“珠海一号”高光谱遥感影像作为数据源,以江西赣南岭北稀土矿区作为研究区域进行实际验证,并与KNN、RF和1D-CNN分类方法进行精度对比分析。结果表明,该分类方法有效避免了椒盐现象的出现,分类整体性好,并且改进后的多层注意力卷积神经网络模型获得了最佳的分类精度,其总体精度可达88.11%,较其他分类方法提高1.22%~8.84%,Kappa系数提高了0.0159~0.1090。该方法能为稀土矿区的土地利用精细化分类与生产监测、环境保护管理提供方法借鉴与科学参考。
关键词
面向
对象
-
卷积
神经网络
珠海一号
高光谱遥感
离子型稀土
土地利用
Keywords
Object-oriented convolutional neural network
Zhuhai-1
Hyperspectral remote sensing
Ion-adsorption rare earth
Land use
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
融合对象影像分析和OCNN的耕地变化检测
被引量：
7
2
作者
徐志红
关元秀
王善华
容俊
唐紫晗
机构
浙江省自然资源调查登记中心
航天宏图信息技术股份有限公司
出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2022年第5期15-22,共8页
基金
浙江省自然资源厅2022年度科技项目(2022-80)。
文摘
针对变化检测常用的面向对象影像分析(object based image analysis,OBIA)技术中规则数量巨大、时空普适性差、深度学习方法样本获取困难且精度难以满足工程化需求的现状,提出了一种将面向对象影像分析和对象卷积神经网络(object convolutional neural network,OCNN)相结合的耕地变化检测方法。以基期(T_(1))耕地矢量为约束条件,当期(T_(2))高分辨率影像OCNN土地覆被分类结果为主要判断依据,结合知识规则,进行耕地地块层和对象层变化检测。为了验证本文提出的耕地变化检测方法的有效性,采用两个实验区域,将OCNN分别与卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、VGG(visual geometry group)检测结果进行比较。结果表明,该方法在效率和精度上都显著优于基于CNN与VGG网络的方法。
关键词
耕地
深度学习
面向
对象
影像分析
对象卷积神经网络
变化检测
Keywords
farmland
deep learning
object based image analysis
object convolutional neural networks
change detection
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向稀土矿区高光谱精细分类的多层注意力卷积神经网络模型
范晓勇
李恒凯
刘锟铭
王秀丽
于阳
李潇雨
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
融合对象影像分析和OCNN的耕地变化检测
徐志红
关元秀
王善华
容俊
唐紫晗
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2022
7
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职称材料
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